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[hepokrivka]

Hallo liebe alle!

Ich habe mich gefragt, wie der Zusammenhang zweier Variablen X und Y zu interpretieren ist, wenn nach Herauspartialisieren der Störvariable Z der urprünglich gefundene Zusammenhang größer geworden ist.
In Lehrbüchern findet man für gewöhnlich niedriger gewordene Zusammenhänge, weshalb ich mir jetzt bei der Interpretation etwas schwer tue.

Bedeutet das, dass die Störvariable Z einen positiven Zusammenhang mit Variable X und einen negativen Zusammenhang mit Y aufweist (oder ungekehrt)?

Grüße

[PonderStibbons]

Mitunter ist es ein -> Suppressoreffekt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[hepokrivka]

Hallo!

Vielen Dank für die Antwort.

Ich habe mich jetzt einmal versucht in das Thema des Supressoreffekts einzulesen. So wie ich das allerdings sehe, wird das primär im Kontext der multiplen linearen Regressionsanalyse verwendet. Im Zusammenhang mit der partiellen Korrelation konnte ich bis jetzt keine klare Erklärung des Suppressoreffekts finden. Mir ist schon klar, dass das Fundament der partiellen Korrelation zwei einfache lineare Regressionen sind. Wie der höhere Korrelationseffizient nach Herauspartialisieren von Z nun mit Suppression in Zusammenhang gebracht werden kann, bleibt mir leider nicht ganz klar.

Ich wäre über eine kurze Erklärung unheimlich dankbar.

DANKE schon einmal und beste Grüße,
Helena

[PonderStibbons]

Du erklärst in dem Fall mit der Drittvariable einen Anteil an der Varianz der "abhängigen" Variable,
welchen X nicht erklären konnte und der deswegen ohne Kontrolle durch Z nur Fehlerrauschen wäre,
was den Koeffizienten verringert. Durch Z gibt es weniger Fehlerrauschen, und der Erklärungswert
von X relativ zur verbleibenden Varianz von Y steigt an.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons